論文の概要: Estranged Predictions: Measuring Semantic Category Disruption with Masked Language Modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.08109v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 01:40:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.648182
• Title: Estranged Predictions: Measuring Semantic Category Disruption with Masked Language Modelling
• Title（参考訳）: Estranged Predictions: Masked Language Modelling を用いたセマンティックカテゴリー乱れの測定
• Authors: Yuxuan Liu, Haim Dubossarsky, Ruth Ahnert,
• Abstract要約: 我々は,保持率,置換率,エントロピーの3つの指標を用いて,概念的すべりの定量化を行う。 以上の結果から,特に機械レファレンスを中心に,SFは概念透過性を高めていることが明らかとなった。 対照的に、人間の用語は意味的コヒーレンスを維持し、しばしば置換的階層を固定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.787057414368654
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper examines how science fiction destabilises ontological categories by measuring conceptual permeability across the terms human, animal, and machine using masked language modelling (MLM). Drawing on corpora of science fiction (Gollancz SF Masterworks) and general fiction (NovelTM), we operationalise Darko Suvin's theory of estrangement as computationally measurable deviation in token prediction, using RoBERTa to generate lexical substitutes for masked referents and classifying them via Gemini. We quantify conceptual slippage through three metrics: retention rate, replacement rate, and entropy, mapping the stability or disruption of category boundaries across genres. Our findings reveal that science fiction exhibits heightened conceptual permeability, particularly around machine referents, which show significant cross-category substitution and dispersion. Human terms, by contrast, maintain semantic coherence and often anchor substitutional hierarchies. These patterns suggest a genre-specific restructuring within anthropocentric logics. We argue that estrangement in science fiction operates as a controlled perturbation of semantic norms, detectable through probabilistic modelling, and that MLMs, when used critically, serve as interpretive instruments capable of surfacing genre-conditioned ontological assumptions. This study contributes to the methodological repertoire of computational literary studies and offers new insights into the linguistic infrastructure of science fiction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マスク言語モデリング(MLM)を用いて,人間,動物,機械といった概念的透水性を測定することで,SFが存在論的カテゴリーを不安定化する方法について検討する。 SFマスターワークス(Gollancz SFマスターワークス)と一般フィクション(NovelTM)のコーパスを参考に、我々はDarko Suvinの分散理論を、トークン予測における計算的に測定可能な偏差として運用し、RoBERTaを用いてマスク付き参照者の語彙代用を生成し、Geminiを介してそれらを分類する。 我々は、保持率、置換率、エントロピーの3つの指標を通して概念的な滑り込みを定量化し、ジャンル間のカテゴリ境界の安定性や破壊をマッピングする。 以上の結果から,サイエンスフィクションは概念的透過性を高めており,特に機械参照はクロスカテゴリーの置換や分散が顕著であることが明らかとなった。 対照的に、人間の用語は意味的コヒーレンスを維持し、しばしば置換的階層を固定する。 これらのパターンは、人文中心の論理学におけるジャンル固有の再構成を示唆している。 我々は、SFにおける離間は、確率論的モデリングによって検出可能な意味規範の制御摂動として機能し、MLMは、批判的に使用されると、ジャンル条件のオントロジ的仮定を克服できる解釈器として機能すると主張している。 本研究は,計算文学研究の方法論的レパートリーに寄与し,SFの言語的基盤に関する新たな知見を提供する。

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